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Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
Kimi开源的线性注意力架构首次超越全注意力模型，推理速度提升6倍，KV缓存减少75%。其核心创新Kimi Delta Attention引入细粒度遗忘门控，确保长上下文中的稳定性。该模型在多个基准测试中表现优异，标志着AI架构进入多元创新时代。
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关键要点
- Kimi开源的线性注意力架构首次超越全注意力模型，推理速度提升6倍。
- KV缓存需求减少75%。
- Kimi Linear的核心创新是Kimi Delta Attention，引入细粒度遗忘门控，确保长上下文中的稳定性。
- Kimi Linear采用3:1的混合层设计，结合线性注意力和全注意力。
- 模型通过Diagonal-Plus-Low-Rank结构优化注意力矩阵，提高并行计算效率。
- Kimi Linear在多个基准测试中表现优异，超越传统Transformer。
- AI架构正在告别对传统Transformer的依赖，迈向多元创新时代。
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